La programación óptima de cosechadoras de múltiples tipos es un tema crucial para mejorar la eficiencia operativa de las cosechadoras. Debido a la propiedad NP-dura de este problema, desarrollar enfoques de optimización apropiados es una tarea intratable. El problema de programación de cosechadoras de múltiples tipos considerado en este artículo aborda la cuestión de cómo un conjunto dado de tareas de cosecha debe ser asignado a cada cosechadora, de manera que el costo total se minimice de manera integral. En este artículo, se formula por primera vez un nuevo problema de programación de cosechadoras de múltiples tipos como un problema de optimización restringido. Luego, se propone y evalúa un algoritmo de optimización de ballenas (WOA) que incluye un operador de búsqueda basado en aprendizaje de oposición, un factor de convergencia adaptativo y una mutación heurística, a saber, MWOA, basado en funciones de referencia y estudios computacionales exhaustivos. Finalmente, se utiliza el enfoque inteligente propuesto para resolver el problema de programación de cosechadoras de múltiples tipos. Los resultados experimentales demuestran la superioridad del MWOA en términos de calidad de solución y velocidad de convergencia tanto en la prueba de referencia como para resolver el complejo problema de programación de cosechadoras de múltiples tipos.